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Entre las principales causas de muerte en España figura la sepsis, una respuesta inflamatoria generalizada del organismo a una infección. Investigadores del Instituto de Ingeniería del Conocimiento y diversos hospitales están utilizado las técnicas del ‘big data’, con las que se tratan y analizan grandes volúmenes de datos, para crear modelos predictivos que permiten combatir esta enfermedad, ahorrar costes y salvar vidas.
Big data es el término inglés bajo el que se agrupan toda clase de técnicas de tratamiento de grandes volúmenes de datos, fuera de los análisis y herramientas clásicas. Este concepto engloba muchas ideas y aproximaciones con un objetivo común: extraer información de valor de los datos, de forma que pueda ser de ayuda para las decisiones y procesos de negocio.
Ahora el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) y hospitales de Baleares y Valencia han aplicado técnicas ‘big data’ en salud para combatir la sepsis. Los especialistas en esta enfermedad confían en que aplicar estas técnicas a los datos recogidos por las diferentes unidades de atención sanitaria, les permitirá salvar vidas y reducir los costes humanos y económicos producidos por esta enfermedad.
La sepsis es una respuesta inflamatoria generalizada del organismo a una infección. Está dentro de las 10 principales causas de muerte en España, afecta a entre 100 y 150 de cada 100.000 habitantes al año, lo que supone en España más de 50.000 pacientes al año, de los que cerca de 17.000 no logran superarla. Su evolución es muy rápida y su índice de mortalidad, proporcional a la intensidad de la respuesta inflamatoria, el número de órganos afectados y el tiempo sin ser tratada. Por ellos, los especialistas deben atajar la detección precoz de casos de sepsis, reduciendo las tasas de falsos positivos y mejorando las alertas por detección de casos reales.
La idea de combatir la sepsis con técnicas ‘big data’ fue el origen del proyecto Código Sepsis con el objetivo de homogeneizar la detección precoz de esta enfermedad y poner en marcha medidas terapéuticas y de monitorización de los pacientes para controlar su evolución. Este tipo de códigos son fruto del consenso de expertos en el tema y la experiencia tanto médica como tecnológica en el análisis de datos médicos.
El IIC colabora con las unidades de medicina intensiva de los hospitales aplicando técnicas Big Data de análisis predictivo, ya que este permite estudiar los datos médicos y actuar con mayor antelación y más información. En estas unidades, donde trabajan a diario especialistas, internistas, médicos de urgencias, cirujanos, neumólogos, microbiólogos y farmacólogos combatiendo infecciones comunitarias y hospitalarias graves como la sepsis, mejorar los índices en detección de pacientes con dicha enfermedad supone ahorrar costes y salvar vidas.
La sepsis es el proceso clínico más frecuente dentro de un hospital y, en concreto, se ha aplicado el ‘big data’ en dos centros: la unidad multidisciplinar de sepsis del Hospital Son Llàtzer de Palma de Mallorca, coordinada por el doctor Marcio Borges Sa, que fue la primera en Europa en preocuparse por combatir esta enfermedad desde la innovación; y, a través del doctor Rafael Zaragoza, en el Hospital Dr. Peset de Valencia, que también ha recurrido a los avances que proporcionan estas herramientas para crear una alerta informática que detecta posibles casos de sepsis de forma prematura.
Uso de modelos predictivos
Aplicar modelos predictivos que permitan optimizar la atención de los pacientes pasa por recoger, almacenar, encriptar, anonimizar y estructurar los datos que ofrecen los numerosos avances tecnológicos e inferir el conocimiento que se desprende de su análisis. El trabajo conjunto de los especialistas médicos y el equipo de Health Predictive Analytics del IIC permite estudiar los datos, discriminar los realmente importantes y cuidar de que la información que aportan sea de valor, crear algoritmos específicos, probar modelos matemáticos y técnicas de aprendizaje automático e ir mejorando los resultados gracias a las herramientas informáticas para el análisis de datos propias del ‘big data’ en salud.
Según los promotores de estas técnicas, generalizar soluciones electrónicas capaces de analizar de forma automática los datos de los centros hospitalarios, y ofrecer las debidas recomendaciones sobre el tratamiento de los pacientes conseguirá una sanidad más eficiente, al lograr una mejor salud para todos, y más económica, al reducir los costes en salud.
El IIC es un centro de I+D+i especializado en inteligencia artificial, análisis de datos y tecnologías ‘big data’. Sus socios actuales son IBM España, Grupo Santander, Gas Natural Fenosa y la Universidad Autónoma de Madrid.
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Con estos ‘minicolones’ cultivados en laboratorio se consigue, por primera vez, una mayor resolución para estudiar los procesos moleculares y celulares implicados en la formación de este tipo de tumores. Además, se reduce el uso de animales en su investigación.
La retención del colágeno a nivel celular podría allanar el camino para el desarrollo de nuevos tratamientos que mejoren los efectos cosméticos de las cicatrices de la piel, alivien los síntomas de enfermedades autoinmunes como la esclerodermia, o incidan en la prevención del desarrollo de la fibrosis. Este tratamiento es efectivo, no tóxico y sus efectos son reversibles.
